हामी एक भव्य एआई क्रान्ति देखिरहेका छौं!
हरेक दिन हामीले एउटा नयाँ एप पाउँछौँ जसमा अद्भुत क्षमताहरू छन्। हाम्रो जीवनमा प्रवेश गर्ने एआई र मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्ने धेरै एप र कार्यक्रमहरूसँग; हामीले यी बारे जान्नको लागि थप समय लिनुपर्छ।
यस पोस्टमा, हामी अन्वेषण गर्नेछौं मेशिन सिकाइ विस्तृत रूपमा। साथै, हामी विशेष गरी मेसिन लर्निङ ट्रेनिङ र इन्फरेन्सका विषयहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नेछौं।
आधारभूत कुराहरूसँग सुरु गरौं।
मेशिन लर्निंग भनेको के हो?
धेरै पटक हामी "मेसिन लर्निङ" र "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्दहरू सँगै प्रयोग भएको देख्छौं। त्यसोभए, पहिले त्यो बाहिर स्पष्ट गरौं। मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एउटा शाखा हो। यसले डेटा-संचालित भविष्यवाणी वा छनौटहरू उत्पादन गर्न प्रशिक्षण एल्गोरिदमहरू समावेश गर्दछ।
साथै, यसले प्रणालीहरूलाई विगतका अनुभवहरूमा आधारित स्वचालित रूपमा तिनीहरूको कार्यसम्पादन बढाउन सक्षम बनाउँछ।
कृत्रिम बुद्धिअर्कोतर्फ, मानव बुद्धिको नक्कल हो। तसर्थ, कम्प्युटर मानिस जस्तै सोच्न र काम गर्न को लागी हो। यसमा मेसिन लर्निङ, कम्प्युटर भिजन, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन जस्ता धेरै उपक्षेत्रहरू समावेश छन्।
मेसिन लर्निङ मोडेलको विकास
मेसिन लर्निङ मोडेल एउटा एल्गोरिदम हो। हामी यी एल्गोरिदमहरू स्वचालित रूपमा डेटा सिकाइ मार्फत कार्यसम्पादन वृद्धि गर्न सिर्जना गर्छौं। हामी तिनीहरूलाई इनपुट डेटा परीक्षण गर्न, भविष्यका परिणामहरू अनुमान गर्न, वा निर्णयहरू गर्न प्रयोग गर्छौं।
एउटा उदाहरण दिऔं। तस्बिरहरूलाई फूल वा बिरालोको रूपमा वर्गीकृत गर्न, एक मोडेललाई छविहरू पहिचान गर्न तालिम दिन सकिन्छ।
र, यो तस्बिर फूलको हो कि बिरालोको हो भनेर निर्णय गर्न सक्छ। मेसिन लर्निङको मुख्य सिद्धान्त भनेको मोडेलको कार्यसम्पादनलाई निरन्तर सुधार गरिरहनुपर्छ। यो डाटा मा प्यारामिटर परिवर्तन गर्न राम्रो प्रतिक्रिया हुनुपर्छ।
प्राय जसो, हामी यो मेसिन लर्निंग प्रशिक्षण मा प्रदर्शन गर्छौं Jupyter नोटबुक, जुन कुनै पनि डाटा सम्बन्धित परियोजनाको लागि उत्कृष्ट उपकरण हो।
एक मोडेल को प्रशिक्षण
भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न वा इनपुट डेटामा आधारित कार्यहरू लिनको लागि एल्गोरिदम सिकाउने प्रक्रियालाई "प्रशिक्षण" भनिन्छ। तालिमको बखत, एल्गोरिथ्मलाई काम गर्न सक्षम बनाउन प्रणालीको मापदण्डहरू परिमार्जन गरिन्छ। अन्ततः, हामी ब्रान्ड-नयाँ डाटामा सटीक भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्ने प्रयास गर्दैछौं।
निरीक्षण र अप्रशिक्षित शिक्षा मेसिन लर्निङका दुई प्राथमिक वर्गहरू हुन्।
पर्यवेक्षित शिक्षण
एल्गोरिदमलाई पर्यवेक्षित शिक्षामा तालिम दिन लेबल गरिएको डेटासेट प्रयोग गरिन्छ। यस प्रकारको मेसिन लर्निङमा, अपेक्षित नतिजा प्रत्येक इनपुटको लागि निर्दिष्ट गरिएको छ। एल्गोरिथ्मले ताजा डाटामा भविष्यवाणी गर्छ। साथै, यसले यो जानकारी प्रयोग गरेर इनपुट र आउटपुटहरू बीचको जडानहरू सिक्छ।
किनभने मोडेलले वांछित आउटपुटहरू के हुनुपर्छ भनेर पर्यवेक्षण प्राप्त गर्दछ, यस प्रकारको शिक्षालाई "पर्यवेक्षित" भनिन्छ।
वाणी पहिचान जस्ता अनुप्रयोगहरू, छवि वर्गीकरण, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन सबैले पर्यवेक्षित शिक्षाको प्रयोग गर्दछ। यी एप्लिकेसनहरूमा, एल्गोरिदमलाई ठूला लेबल गरिएका डेटासेटहरूमा तालिम दिइन्छ। तसर्थ, हामी ताजा, अप्रत्याशित डाटा पूर्वानुमान गर्न सक्छौं।
साथै, इनपुट-टू-आउटपुट म्यापिङहरू सकेसम्म सटीक हुन सिक्नुपर्छ।
इनपुट र आउटपुटहरू बीचको सबैभन्दा सटीक म्यापिङ पत्ता लगाउनु पर्यवेक्षित शिक्षाको उद्देश्य हो।
अनसर्वेइज्ड लर्निंग
असुरक्षित सिकाइ मेसिन लर्निङको उपसमूह हो। हामी लेबल नगरिएको डेटासेटमा एल्गोरिदमलाई तालिम दिन्छौं। तसर्थ, मोडेलहरूले डाटामा ढाँचा वा सहसंबंधहरू पत्ता लगाउन पाउँछन्। हामीले आउटपुटहरू के हुनुपर्छ भनेर विशेष रूपमा परिभाषित गर्न आवश्यक छैन। यस प्रकारको सिकाइलाई "अनिवेक्षित" भनिन्छ। यो किनभने मोडेलले आउटपुटहरू के हुनुपर्छ भन्ने बारे कुनै स्पष्ट मार्गदर्शन प्राप्त गर्दैन।
विसंगति पत्ता लगाउने, क्लस्टरिङ, र आयाम घटाउने जस्ता अनुप्रयोगहरूलाई पर्यवेक्षण नगरिएको सिकाइ चाहिन्छ। यी अनुप्रयोगहरूमा, एल्गोरिदमले डेटामा ढाँचा वा सहसंबंधहरू पहिचान गर्नुपर्छ। र, लेबल नगरिएको डाटाको नमूनामा प्रशिक्षित भएपछि यो स्पष्ट निर्देशन बिना हो।
असुरक्षित सिकाइको उद्देश्य लुकेका ढाँचा वा संरचनाहरू पत्ता लगाउनु हो। हामी यसलाई विभिन्न कार्यहरूमा प्रयोग गर्न सक्छौं, जस्तै डेटा सङ्कुचन वा समान चीजहरू सँगै समूहबद्ध गर्न।
मेसिन लर्निङ अप्टिमाइजेसन
मेसिन-लर्निङ मोडेलको निर्माणमा अप्टिमाइजेसन प्रक्रिया आवश्यक हुन्छ। अनुकूलनको उद्देश्य मोडेलको भविष्यवाणी र प्रशिक्षण डेटामा वास्तविक मानहरू बीचको भिन्नता कम गर्नु हो।
यो प्रक्रियाले इनपुट र आउटपुटहरू बीचको लिङ्कहरू सिक्न मोडेललाई मद्दत गर्दछ। तसर्थ, हामी सम्भव सबै भन्दा सही भविष्यवाणी प्राप्त गर्न सक्छौं।
त्रुटि घटाएर, मोडेलले नयाँ, पहिलेको अज्ञात डेटामा राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्न सक्छ। यसरी, यसले थप बलियो र भरपर्दो भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्न सक्छ।
मेसिन लर्निङमा, अप्टिमाइजेसन प्रक्रिया एल्गोरिदमहरू जस्तै ग्रेडियन्ट डिसेन्टको प्रयोगद्वारा पूरा हुन्छ। त्यसोभए, हाम्रो एल्गोरिथ्मले त्रुटिलाई न्यूनिकरण नगरेसम्म निरन्तर प्यारामिटरहरू समायोजन गर्दछ। मोडेलको भविष्यवाणी सही हुनको लागि अनुकूलन प्रक्रिया आवश्यक छ।
मेसिन लर्निङको तालिम डेटासेट
प्रशिक्षण डेटासेट डेटाको सेट हो जुन तालिमको लागि प्रयोग गरिन्छ मेशिन शिक्षा मोडेल। हामी इनपुट र नतिजाहरूको उदाहरणहरू देखाएर कसरी भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्ने भनेर मोडेललाई तालिम दिन्छौं। यस प्रशिक्षण डेटाको आधारमा, मोडेलले यसको प्यारामिटर परिमार्जन गर्दछ।
तसर्थ, यसको भविष्यवाणीहरूको शुद्धता फरक डेटासेट, प्रमाणीकरण सेट प्रयोग गरेर मूल्याङ्कन गरिन्छ।
तालिम डेटासेट समस्या समाधान भएको प्रतिबिम्बित हुनुपर्छ। र, यसले मोडेललाई पर्याप्त तालिम दिन पर्याप्त डेटा समावेश गर्नुपर्छ। यदि प्रशिक्षण डेटासेट धेरै सानो छ भने मोडेलको भविष्यवाणी गलत हुन सक्छ।
वा, यो धेरै प्रतिनिधि नहुन सक्छ। नतिजाको रूपमा, प्रशिक्षण डेटासेटको व्यापक पूर्व-प्रशोधन एक आवश्यकता हो। तसर्थ, हामी ग्यारेन्टी गर्न सक्छौं कि मोडेल उच्चतम सफलता छ।
प्रशिक्षण को एक उदाहरण:
प्रशिक्षण प्रक्रिया बुझ्नको लागि एउटा उदाहरण दिनुहोस्।
यस उदाहरणमा, हामीले "music.csv" नामक डेटासेट छ भनी मानिरहेका छौं। यसमा लिङ्ग, उमेर र विधाका मानहरू छन्। तसर्थ, यसले व्यक्तिको उमेर र लिङ्गको आधारमा कुन विधाको सङ्गीत सुनिरहेको छ भन्ने भविष्यवाणी गर्छ।
यो स्किट-लर्न लाइब्रेरी प्रयोग गरी साधारण मेसिन लर्निङ प्रशिक्षणको लागि पाइथन कोड हो: डेटामा मोडेललाई तालिम दिन र त्यसपछि परीक्षण डाटामा यसको शुद्धता मूल्याङ्कन गर्न यो कोडमा लजिस्टिक रिग्रेसन दृष्टिकोण प्रयोग गरिन्छ।
डाटा प्रारम्भिक रूपमा पान्डा डाटा फ्रेममा राखिएको छ सुविधाहरू (X) र लक्ष्यहरू (Y) (y) मा विभाजित हुनु अघि। त्यसपछि, डेटालाई प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गरिएको छ, 80% डेटा प्रशिक्षणको लागि र 20% परीक्षणको लागि प्रयोग गरिन्छ। मोडेललाई परीक्षण डेटामा परीक्षण गर्नु अघि प्रशिक्षण डेटामा प्रशिक्षित गरिन्छ।
मेसिन लर्निङमा इन्फरेन्सन
ताजा डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्ने प्रक्रियालाई अनुमान भनिन्छ।
यसलाई अर्को तरिकामा राख्नको लागि, यो प्रशिक्षण को समयमा प्राप्त जानकारी को आवेदन हो। मोडेलले ताजा डेटा प्राप्त गर्दछ र प्रशिक्षण डेटामा पत्ता लगाएको ढाँचाहरूमा आधारित भविष्यवाणी वा निर्णय उत्पन्न गर्दछ।
प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तरमा निर्भर गर्दै मोडेलको भविष्यवाणी सही हुनेछ। साथै, यो छनौट गरिएको मोडेल वास्तुकलामा निर्भर हुनेछ, र मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिने प्रविधिहरू।
अनुप्रयोगहरूमा अनुमानको महत्त्व
निष्कर्षमा, हामी मोडेललाई एक विशेष लक्ष्यको लागि परिणामहरू प्रदान गर्न सक्षम गर्न पाउँछौं। यी फरक हुन सक्छन् जस्तै छवि वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, वा सिफारिस प्रणाली। अनुमान चरणको शुद्धताले प्रणालीको सम्पूर्ण कार्यसम्पादनमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्छ।
यो वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा मेसिन लर्निंग मोडेलहरूको वास्तविक कार्यान्वयनको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
नयाँ, अज्ञात डेटाको इनपुट
मेसिन लर्निङमा इन्फरेन्स प्रक्रिया मोडेलमा ताजा डाटा थपेर सुरु हुन्छ। यो डेटा मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिएको इनपुट ढाँचासँग मिलाउन पूर्व-प्रक्रिया गरिएको हुनुपर्छ।
सिकेका ढाँचाहरूमा आधारित भविष्यवाणीहरू
मोडेलले प्रशिक्षण डेटाको सिकेको ढाँचामा आधारित भविष्यवाणी गर्न इनपुट डेटा प्रयोग गर्दछ। भविष्यवाणीहरूको शुद्धता प्रशिक्षण डेटा गुणस्तर र प्रयोग गरिएका प्रविधिहरूमा निर्भर गर्दछ।
अनुमान को एक उदाहरण:
अघिल्लो उदाहरण जस्तै; हामी पहिले डाटालाई तालिम दिनेछौं र त्यसपछि अनुमान लागू गर्नेछौं। यस अवस्थामा, हामीले LogisticRegression को सट्टा RandomForestClassifier प्रयोग गरेका छौं।
हामी फेरि sci-kit-learn टूलकिट प्रयोग गरेर Python मा भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्दैछौं। मानौं हामीले एउटा मोडेललाई तालिम दिएका छौं र X परीक्षण भनिने डेटा सेट छ जसमा हामी भविष्यवाणी गर्न चाहन्छौं।
यो कोडले प्रशिक्षित मोडेलको भविष्यवाणी प्रकार्य प्रयोग गरेर परीक्षण डेटा सेट X परीक्षणमा भविष्यवाणी गर्दछ। भविष्यवाणीहरू त्यसपछि पहिलो पाँच देखाइएका डेटा फ्रेममा सुरक्षित हुन्छन्।
अनुमान प्रदर्शन प्रभावकारी कारकहरू
धेरै महत्त्वपूर्ण तत्वहरूले मेसिन लर्निङमा अनुमानको प्रदर्शनलाई प्रभाव पार्छ।
अनुमान चरण गति
इन्फरेन्स स्पीड एक महत्वपूर्ण चिन्ता हो किनकि यसले प्रणालीको प्रदर्शनलाई प्रत्यक्ष असर गर्छ। द्रुत अनुमान समयले छिटो निर्णय लिने वा भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन सक्छ। साथै, यसले मोडेलको उपयोगिता बढाउँछ।
भविष्यवाणी शुद्धता
अर्को मुख्य घटक अनुमानको समयमा सिर्जना गरिएको भविष्यवाणीहरूको शुद्धता हो। यो किनभने मोडेलको लक्ष्य आउटपुटहरू उपलब्ध गराउनु हो जुन वास्तविक मानहरूको नजिक सम्भव छ। मोडेलको आउटपुट सटीकता प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ।
साथै, यो मोडेल वास्तुकला संग धेरै सम्बन्धित छ।
अनुमान चरण अनुकूलन को महत्व
अनुमानको गति र शुद्धताको महत्त्वलाई ध्यानमा राख्दै, प्रभावकारी नतिजाहरूको लागि अनुमान प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसमा मोडेलको आकार घटाउने जस्ता रणनीतिहरू समावेश हुन सक्छ। वा, तपाईले हार्डवेयर प्रवेगको लाभ उठाउन सक्नुहुन्छ, वा इनपुट डेटा प्रशोधन प्रक्रियाहरू सुधार गर्न सक्नुहुन्छ।
निष्कर्ष
अन्तमा, मेसिन लर्निङमा, प्रशिक्षण, र अनुमान महत्वपूर्ण प्रक्रियाहरू हुन्। तिनीहरूलाई प्रभावकारी रूपमा कार्यान्वयन गर्न हामीसँग विशेष ज्ञान र क्षमताहरू हुन आवश्यक छ। प्रशिक्षणले मोडेललाई भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ, जबकि अनुमानले मोडेललाई ताजा डेटामा आधारित भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ।
मोडेलको सफलता र शुद्धता निर्धारण गर्न दुवैले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। त्यसोभए, तपाईंको अर्को परियोजनामा तिनीहरूलाई दिमागमा राख्नुहोस्!
जवाफ छाड्नुस्